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摘要：在自主驾驶技术不断发展的景观中，光检测和范围（LIDAR）传感器已成为增强环境感知的关键仪器。他们可以在车辆周围提供精确的，高分辨率的实时3D表示，以及在弱光条件下进行远程测量的能力。但是，这些优势是以传感器生成的大量数据为代价的，导致了传输，处理和存储操作的几个挑战，目前可以通过对点云中使用数据压缩技术来减轻这些挑战。本文介绍了用于压缩汽车LIDAR传感器的点云数据的现有方法的调查。它提出了一种全面的分类法，将这些方法分为四个主要群体，并在几个重要指标中进行比较和讨论。
关于汽车雷达点云的数据压缩技术的调查
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